論文の概要: Dialogue Possibilities between a Human Supervisor and UAM Air Traffic Management: Route Alteration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.06411v1
• Date: Fri, 11 Aug 2023 23:01:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-15 17:33:19.571398
• Title: Dialogue Possibilities between a Human Supervisor and UAM Air Traffic Management: Route Alteration
• Title（参考訳）: uam航空交通管理とヒューマン・スーパーバイザーとの対話の可能性--ルート変更
• Authors: Jeongseok Kim and Kangjin Kim
• Abstract要約: 本稿では,知識表現と推論を用いた都市大気交通管理(UATM)におけるデトゥールマネージメントの新たなアプローチを提案する。 UAMデトゥールの複雑さと要求を理解することを目的としており、安全で効率的なルートを素早く識別する手法を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces a novel approach to detour management in Urban Air Traffic Management (UATM) using knowledge representation and reasoning. It aims to understand the complexities and requirements of UAM detours, enabling a method that quickly identifies safe and efficient routes in a carefully sampled environment. This method implemented in Answer Set Programming uses non-monotonic reasoning and a two-phase conversation between a human manager and the UATM system, considering factors like safety and potential impacts. The robustness and efficacy of the proposed method were validated through several queries from two simulation scenarios, contributing to the symbiosis of human knowledge and advanced AI techniques. The paper provides an introduction, citing relevant studies, problem formulation, solution, discussions, and concluding comments.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,知識表現と推論を用いた都市大気交通管理(UATM)におけるデトゥールマネジメントの新しいアプローチを提案する。 UAMデトゥールの複雑さと要求を理解することを目的としており、慎重にサンプリングされた環境で安全で効率的なルートを素早く識別する手法を実現する。 この解集合プログラミングで実装される手法は、安全性や潜在的影響などの要因を考慮して、人間マネージャとuatmシステムの間での非単調推論と二相会話を用いる。 提案手法のロバスト性と有効性は,2つのシミュレーションシナリオから得られた複数の質問によって検証され,人間の知識と高度なai技術の共生に寄与した。 論文では、関連する研究、問題定式化、解決策、議論、コメントのまとめについて紹介する。

関連論文リスト

• Enabling Real-Time Conversations with Minimal Training Costs [61.80370154101649]
  本稿では,2つの言語モデルに対して,最小限の訓練を要し,2つの言語能力を持つ新しい重複復号法を提案する。 実験結果から,本手法はトレーニングコストの最小化とともに,ユーザとAIのインタラクションの自然性と人間的類似性を著しく向上することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-18T06:27:26Z)
• Compromising Embodied Agents with Contextual Backdoor Attacks [69.71630408822767]
  大型言語モデル(LLM)は、エンボディドインテリジェンスの発展に変化をもたらした。 本稿では,このプロセスにおけるバックドアセキュリティの重大な脅威を明らかにする。 ほんの少しの文脈的デモンストレーションを毒殺しただけで、攻撃者はブラックボックスLDMの文脈的環境を隠蔽することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-06T01:20:12Z)
• Tradeoffs When Considering Deep Reinforcement Learning for Contingency Management in Advanced Air Mobility [0.0]
  航空輸送は、Advanced Air Mobility (AAM)の導入により、世界中で急速に進化している。 運用上の安全性と効率の目標を達成するためには、自動化のレベルが増加する必要がある。 本稿では,複雑・高次元環境において有望な性能を示す深層強化学習(DRL)の利用について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-28T19:09:55Z)
• Leveraging Counterfactual Paths for Contrastive Explanations of POMDP Policies [2.4332936182093197]
  XAIは、エージェント行動の説明を提供することで、混乱を減らし、システムの信頼を高めることを目的としている。 POMDPは、遷移と状態の不確実性を推論できる柔軟なフレームワークを提供する。 本研究は,POMDPポリシーの対照的な説明を生成するために,ユーザが提供する反ファクトファクトの活用について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-28T18:19:38Z)
• Interpretable Generative Adversarial Imitation Learning [9.20323061622786]
  本稿では,信号時間論理(STL)推論と制御合成を組み合わせた新しい模倣学習手法を提案する。 このアプローチは、タスクを明確に理解するだけでなく、人間の知識の取り込みや新しいシナリオへの適応を可能にします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-15T20:21:40Z)
• Empowering Autonomous Driving with Large Language Models: A Safety Perspective [82.90376711290808]
  本稿では,Large Language Models (LLM) の自律運転システムへの統合について検討する。 LLMは行動計画におけるインテリジェントな意思決定者であり、文脈的安全学習のための安全検証シールドを備えている。 適応型LLM条件モデル予測制御(MPC)と状態機械を用いたLLM対応対話型行動計画スキームという,シミュレーション環境における2つの重要な研究について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-28T03:13:09Z)
• Optimising Human-AI Collaboration by Learning Convincing Explanations [62.81395661556852]
  本研究では,人間による意思決定によって安全を保ちながら協調的なシステムを構築する手法を提案する。 Ardentは、説明のための個人の好みに適応することで、効率的で効果的な意思決定を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-13T16:00:16Z)
• A Study of Situational Reasoning for Traffic Understanding [63.45021731775964]
  トラフィック領域における状況推論のための3つの新しいテキストベースのタスクを考案する。 先行作業における言語推論タスクにまたがる一般化能力を示す知識強化手法を4つ採用する。 本稿では,データ分割におけるモデル性能の詳細な解析を行い,モデル予測を分類的に検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-05T01:01:12Z)
• How to choose an Explainability Method? Towards a Methodical Implementation of XAI in Practice [3.974102831754831]
  我々は,利害関係者のニーズと説明方法のギャップを埋めるための方法論の必要性を論じる。 我々は、ステークホルダーに説明責任を提供するプロセスにおいて、データサイエンティストを支援するために、この方法論を作成するための継続的な作業を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-09T13:22:58Z)
• A Methodology for the Development of RL-Based Adaptive Traffic Signal Controllers [3.666599339851663]
  提案手法は,適応型トラヒック信号制御装置の開発,デプロイ,評価に必要な全ステップを含む。 提案手法を2つの単純なシナリオで説明し,その異なるステップが現在の文献に見られる制限にどのように対処するかを強調する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-24T00:47:00Z)
• Language-guided Navigation via Cross-Modal Grounding and Alternate Adversarial Learning [66.9937776799536]
  新たなビジョン・アンド・ランゲージナビゲーション(VLN)問題は、見えない写真リアリスティック環境において、エージェントがターゲットの場所に向かうことを学習することを目的としている。 VLNの主な課題は、主に2つの側面から生じている: まず、エージェントは動的に変化する視覚環境に対応する言語命令の有意義な段落に出席する必要がある。 そこで本稿では,エージェントにテキストと視覚の対応性を追跡する機能を持たせるために,クロスモーダルグラウンドモジュールを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-22T09:13:46Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。